【觀點】除了台積電,全球前10大半導體公司有誰?圖解主力產品、營運型態
【觀點】除了台積電,全球前10大半導體公司有誰?圖解主力產品、營運型態

(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場)

2022年對半導體產業而言,是「先盛後衰」的一年。

從全球半導體市場營業額的角度來看,上半年每月營業額皆維持年成長率為正,直到8月,年成長率方由正轉負,之後全球半導體營業額一路下滑。2022年12月全球半導體營業額為434億美元,為2022年全年的最低點。

2022年全球半導體營業額約為5735億美元,較2021年的5559億美元成長3.2%。

今年半導體市場詭譎多變,在通膨、俄烏戰爭等的變數之下,總體經濟情況充滿不確定性,預估今年全球半導體營業額將達約5160億美元,較2022年約衰退10%。

沒自家產品的台積電,以先進製程穩居700億俱樂部之首

回顧2022年半導體市場,台積電以領先業界的先進製程取得優越的業績,全年營業額達758.8億美元,年成長率達33.5%。台積電稅前淨利達383.9億美元,年成長率達72.5%。台積電在2022年的表現,令人欽佩。

以營業額論,台積電居2022年全球半導體公司的首位。不過大部分的市調公司,不將晶圓代工公司列入半導體營業額的排行榜。在此我們依照慣例,不計台積電,列出全球十大半導體公司。

TSMC
世界上幾乎所有最先進製程晶片都是在台灣製造的。
圖/ AFP

沒有自己產品的晶圓代工公司台積電,營業額能超越所有擁有自有產品的公司,實是難能可貴。

三星半導體受記憶體市場拖累,仍領先英特爾

三星電子(Samsung Electronics)2022年半導體營業額為726.5億美元,較2021年的810.5億美元衰退10.4%,居全球第一。2022年記憶體市場不佳,DRAM、NAND平均售價,在下半年開始下跌,造成三星電子的半導體營業額衰退。不過三星電子仍能超越英特爾,持續居全球半導體的龍頭公司的地位。

英特爾(Intel)在2022年表現欠佳,營業額逐季下滑,全年營業額達631億美元,較2021年的747億美元(非合併報表),衰退16%。若以合併報表計算,2021年英特爾營業額為790億美元,衰退幅度提高到20%。

三星
圖/ shutterstock

僅管英特爾在2022年表現不佳,然而仍居全球半導體第二大公司。英特爾2022年表現不佳的主要原因是PC市場顯著衰退,加上超微(AMD)「步步進逼」,搶占不少英特爾的市場。除此之外,英特爾製程推進不順,影響產品推出時程,對業務產生不良的影響。

延伸閱讀:英特爾為何節節敗退?「衰退的魔鬼」,就藏在部門營收數字中

SK海力士、高通站穩300億俱樂部,分列三、四名

排名第三的是SK海力士(SK Hynix),2022年營業額為362.3億美元,較2021年的371.9億美元衰退2.6%。SK海力士的主力產品為記憶體,記憶體市場不佳,營業額當然受到影響。

SK hynix
圖/ SK海力士

排名第四的為高通(Qualcomm),2022年營業額為347.5億美元,較2021年的270.9億美元,大幅成長28.3%。盡管2022年智慧型手機市場不佳,不過高通的產品在高階智慧型手機的市占率高,加上5G手機的滲透率持續上升,有助於高通的業務。

德儀一腳跨入200億俱樂部,聯發科成長不如預期飲恨

排名第五的為輝達(NVIDIA),2022年營業額為285.6億美元,較2021年的244.6億美元成長16.8%。2022年「虛擬貨幣」的「挖礦」需求驟減,影響輝達顯卡的出貨,不過人工智慧、資料中心等應用市場需求持續攀升,使輝達2022年的營業額仍能顯著成長。

排名第六的為美光科技(Micron),2022年營業額為275.7億美元,較2021年的286.2億美元衰退3.7%。美光科技也是以記憶體為主力產品的半導體公司,2022年營業額衰退主要是從下半年開始,預估今年在減產之下,營業額表現同樣不會好轉。

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圖/ Charles Knowles via Shutterstock

排名第七的為博通(Broadcom),2022年營業額為238.1億美元,較2021年的187.9億美元大幅成長26.7%。博通的主力產品為網路通訊IC,從2020年下半年起,就供不應求,直到現在,雖然供需狀況有所改善,然而部分產品仍在缺貨。

排名第八的為超微(AMD),2022年營業額為236億美元,較2021年的164.3億美元,大幅成長43.6%。超微2022年營業額大幅成長主要原因,是併購「賽靈思」的效應,超微在PC、伺服器等市場表現優異,搶占不少英特爾的市場,這也是它營業額成長的原因之一。

台積電亞利桑那廠裝機後,美國總統拜登、商務部長雷蒙多、台積電、蘋果、Nvidia、AMD等重要人物舉
圖/ 半導體社團

排名第九的為德州儀器(TI),2022年營業額為200.3億美元,較2021年的183.4億美元成長9.2%。TI的主力產品是類比IC,市場波動幅度較小,因此2022年能有不錯的年成長率。

排名第十的為聯發科,2022年營業額為182.3億美元,較2021年的176.2億美元成長3.5%。聯發科原本預期2022年營業額可望超過200億美元,然而智慧型手機、電視等市場不佳,使得成長幅度大打折扣。即便如此,聯發科2022年表現仍可圈可點,再度蟬聯全球十大半導體公司之一。

商業策略、產品市場與技術力,左右營業額與產業話語權

由於10大半導體公司,每家皆有很多不同種類的產品,分析可首先以公司營收佔比的產品進行分類。

以主力產品別來看,以記憶體為主力產品的有3家(三星電子、SK海力士、美光科技),以CPU為主力產品的有2家(英特爾、超微),以手機IC為主力產品的有2家(高通、聯發科),以GPU為主力產品的有2家(輝達、超微),以網通IC為主力產品的有1家(博通),以類比IC為主力產品的有1家(TI)。

營運型態反應各家公司的商業策略,整合元件製造廠(IDM)有5家(三星電子、英特爾、SK 海力士、美光科技、TI),IC設計公司有5家(高通、輝達、博通、超微、聯發科)。

影響技術力與人才來源、理工科學教育系統、法規環境等因素高度相關,營業額排名也最終呈現各國在產業、市場話語權的宰制能力。分析能夠進入2022年前十大半導體公司的總部所在地,美國有7家半導體公司入榜,韓國有2家入榜,台灣1家;美國環境與本土公司在半導體產業的實力,由此可見一斑。

責任編輯:林美欣

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(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場)

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。 依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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